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崗位職責(zé) ： 策略開發(fā)：進(jìn)行量化策略的研究、回測與驗(yàn)證。 策略工程化： 將量化策略原型轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)級(jí)代碼，負(fù)責(zé)部署、監(jiān)控與性能優(yōu)化。 系統(tǒng)開發(fā)： 參與量化平臺(tái)、回測框架、仿真系統(tǒng)及核心工具鏈（如因子庫、風(fēng)險(xiǎn)引擎）的設(shè)計(jì)開發(fā)。 數(shù)據(jù)分析： 處理多源金融數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)/機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行市場分析、因子挖掘、風(fēng)險(xiǎn)分析、績效歸因等。 任職要求 ： 分析、解決問題能力強(qiáng)；學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、有好奇心；工作嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致、能有效溝通協(xié)作；責(zé)任心、抗壓能力強(qiáng)。 精通Python，熟練掌握 (NumPy, Pandas，Scikit-learn, Statsmodels等庫)；熟練編寫復(fù)雜SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和處理。 扎實(shí)數(shù)理基礎(chǔ)；了解金融市場基礎(chǔ)、交易機(jī)制；了解常見的量化交易策略原理。 熟練掌握數(shù)據(jù)清洗、處理、分析和可視化技術(shù)；掌握統(tǒng)計(jì)分析方法和常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場景；熟悉常用數(shù)據(jù)庫。 熟悉主流量化研究平臺(tái)和工具、熟悉常用數(shù)據(jù)分析/可視化庫、了解常用金融數(shù)據(jù)源和API。 有量化策略研究開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。